論文の概要: CTSM: Combining Trait and State Emotions for Empathetic Response Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15516v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 10:45:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 22:12:28.208230
• Title: CTSM: Combining Trait and State Emotions for Empathetic Response Model
• Title（参考訳）: CTSM : 情緒的反応モデルのためのトラストと状態感情の組み合わせ
• Authors: Wang Yufeng, Chen Chao, Yang Zhou, Wang Shuhui, Liao Xiangwen,
• Abstract要約: 共感応答生成は、対話システムに話者の感情を知覚し、それに応じて共感応答を生成する。 我々は,共感反応モデル(CTSM)のためのトラストと状態感情の組み合わせを提案する。 対話における感情を十分に知覚するために、まず特徴と状態の感情の埋め込みを構築し、エンコードする。 感情表現を誘導する感情誘導モジュールにより、感情知覚能力をさらに強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.865464162057812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empathetic response generation endeavors to empower dialogue systems to perceive speakers' emotions and generate empathetic responses accordingly. Psychological research demonstrates that emotion, as an essential factor in empathy, encompasses trait emotions, which are static and context-independent, and state emotions, which are dynamic and context-dependent. However, previous studies treat them in isolation, leading to insufficient emotional perception of the context, and subsequently, less effective empathetic expression. To address this problem, we propose Combining Trait and State emotions for Empathetic Response Model (CTSM). Specifically, to sufficiently perceive emotions in dialogue, we first construct and encode trait and state emotion embeddings, and then we further enhance emotional perception capability through an emotion guidance module that guides emotion representation. In addition, we propose a cross-contrastive learning decoder to enhance the model's empathetic expression capability by aligning trait and state emotions between generated responses and contexts. Both automatic and manual evaluation results demonstrate that CTSM outperforms state-of-the-art baselines and can generate more empathetic responses. Our code is available at https://github.com/wangyufeng-empty/CTSM
• Abstract（参考訳）: 共感応答生成は、対話システムに話者の感情を知覚し、それに応じて共感応答を生成する。 心理学的研究は、感情が共感に不可欠な要素として、静的で文脈に依存しない特性的感情と、動的で文脈に依存した状態的感情を含んでいることを示した。 しかし、以前の研究では、これらを単独で扱うことで、文脈に対する感情的な認識が不十分になり、その後、効果の低い共感的表現へと繋がる。 そこで本研究では,共感反応モデル(CTSM)のためのトラストと状態の感情の組み合わせを提案する。 具体的には、対話における感情を十分に知覚するために、まず特徴と状態の感情の埋め込みを構築し、次に感情表現を誘導する感情誘導モジュールを通して感情の知覚能力を更に強化する。 さらに,モデルが生成した応答と文脈の間に特性と状態の感情を整列させることで,共感的表現能力を向上するクロスコントラスト学習デコーダを提案する。 自動的および手動的評価の結果から,CTSMは最先端のベースラインより優れ,共感的反応がより高くなることが示された。 私たちのコードはhttps://github.com/wangyufeng-empty/CTSMで利用可能です。

関連論文リスト

• APTNESS: Incorporating Appraisal Theory and Emotion Support Strategies for Empathetic Response Generation [71.26755736617478]
  共感反応生成は、他人の感情を理解するように設計されている。 検索強化と感情支援戦略統合を組み合わせたフレームワークを開発する。 我々の枠組みは認知的・情緒的共感の両面からLLMの共感能力を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T02:23:37Z)
• E-CORE: Emotion Correlation Enhanced Empathetic Dialogue Generation [33.57399405783864]
  本稿では,感情相関を改良した共感対話生成フレームワークを提案する。 具体的には、文脈に基づく感情の相互作用を捉えるために、マルチレゾリューション感情グラフを考案した。 そこで我々は,感情相関強化デコーダを提案し,新しい相関認識アグリゲーションとソフト/ハード戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-25T12:47:39Z)
• Use of a Taxonomy of Empathetic Response Intents to Control and Interpret Empathy in Neural Chatbots [4.264192013842096]
  オープンドメインの会話エージェントの領域における近年のトレンドは、感情的なプロンプトに共感的に会話できるようにすることである。 現在のアプローチでは、エンド・ツー・エンドのアプローチに従うか、同様の感情ラベルに応答を条件づけて共感的な反応を生成する。 我々は,次の応答の感情/意図を予測し,これらの予測された感情/意図に基づいて応答を生成するためのルールベースおよびニューラルアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T10:03:03Z)
• Empathetic Response Generation via Emotion Cause Transition Graph [29.418144401849194]
  共感的対話は、感情的要因(例えば、感情の状態)と認知的要因(例えば、感情の原因)の両方の知覚を必要とする人間のような行動である。 共感対話における2つのターン間の感情原因の自然な遷移を明示的にモデル化する感情原因遷移グラフを提案する。 このグラフでは、次のターンで生じる感情の概念語を、特殊に設計された概念認識デコーダによって予測し、使用し、共感的な応答を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T05:51:17Z)
• Empathetic Dialogue Generation via Sensitive Emotion Recognition and Sensible Knowledge Selection [47.60224978460442]
  情緒的対話生成のためのシリアル・アンド・感情知識相互作用(SEEK)法を提案する。 我々は,会話中の感情のダイナミックス(感情の流れ)に敏感な微粒なエンコーディング戦略を用いて,応答の感情依存特性を予測するとともに,知識と感情の相互作用をモデル化し,より敏感な応答を生成する新しい枠組みを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T03:51:18Z)
• CASE: Aligning Coarse-to-Fine Cognition and Affection for Empathetic Response Generation [59.8935454665427]
  共感的対話モデルは、通常、感情的な側面のみを考慮するか、孤立して認知と愛情を扱う。 共感的対話生成のためのCASEモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T14:28:38Z)
• Emotion-aware Chat Machine: Automatic Emotional Response Generation for Human-like Emotional Interaction [55.47134146639492]
  この記事では、投稿中のセマンティクスと感情を同時にエンコードできる、未定義のエンドツーエンドニューラルネットワークを提案する。 実世界のデータを用いた実験により,提案手法は,コンテンツコヒーレンスと感情の適切性の両方の観点から,最先端の手法よりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-06T06:26:15Z)
• Enhancing Cognitive Models of Emotions with Representation Learning [58.2386408470585]
  本稿では,きめ細かな感情の埋め込み表現を生成するための,新しいディープラーニングフレームワークを提案する。 本フレームワークは,コンテキスト型埋め込みエンコーダとマルチヘッド探索モデルを統合する。 本モデルは共感対話データセット上で評価され,32種類の感情を分類する最新結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T16:55:15Z)
• MIME: MIMicking Emotions for Empathetic Response Generation [82.57304533143756]
  共感応答生成への現在のアプローチは、入力テキストで表現された感情の集合を平らな構造として見る。 共感反応は, 肯定的, 否定的, 内容に応じて, ユーザの感情を様々な程度に模倣することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T00:35:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。